5. Precios de productos
¿Quién no se ha asustado por el precio de un Uber en una tarde de mucho tráfico? ¡Sí, la Inteligencia Artificial también está por detrás!
La fijación de precios dinámica, basada en la demanda y la oferta de un producto, es otra posibilidad para la aplicación práctica del aprendizaje automático.
Por ejemplo, cuando mucha gente abandona un partido de fútbol, las tarifas de Uber aumentan.
Al mismo tiempo, tienden a venir más conductores al lugar porque los precios son mejores. Pero una vez finalizado el evento, las tarifas vuelven a la normalidad, a menudo más baratas que un taxi.
Lo mismo ocurre con Airbnb, que ofrece la función Smart Pricing para los anfitriones que quieran adoptarla. De esa forma, los precios varían según la demanda de alojamientos con características similares a las del anfitrión, así como datos como ubicación, temporada, clasificación del alojamiento, proximidad al check-in, entre otros factores.
De acuerdo, los precios dinámicos no son nada nuevo; los hoteles y las aerolíneas usan esta estrategia desde hace años: a medida que aumenta la demanda, el precio aumenta.Sin embargo, antes de la IA, esta dinámica dependía de reglas definidas por el usuario.
El machine learning, por otro lado, le permite a los algoritmos reconocer patrones que los humanos no notan, pronosticar situaciones futuras y actualizar precios en tiempo real. En otras palabras, la fijación de precios se vuelve dinámica, precisa y rápida.
Las tarifa dinámica con IA considera la demanda de un producto en el momento y el comportamiento de los usuarios, así como datos externos como noticias, clima, eventos locales, tiempo, tráfico, etc.
Por lo tanto, si un programa se anuncia en una ciudad determinada, los algoritmos pueden capturar esta información y ajustar los precios al instante, lo que sería muy difícil para un ser humano.
6. Segmentación de la audiencia
La segmentación de la audiencia es una de las actividades más tradicionales del Marketing, pues las empresas orientan sus estrategias teniendo como eje el comportamiento del consumidor, para llegarle a las personas con perfil para su solución y con las ofertas adecuadas.
¡La Inteligencia Artificial puede aprovechar esta segmentación!
Netflix, utiliza el machine learning para conocer el comportamiento de sus suscriptores y segmentarlos según sus acciones. El grupo de clientes que vio el último episodio de una serie determinada, por ejemplo, puede recibir un email con una recomendación de contenido nuevo para ver.
Sin embargo, la segmentación puede volverse mucho más precisa y personalizada a medida que los algoritmos comprenden el perfil de cada usuario.
Son capaces de identificar patrones de comportamiento que el ser humano no detecta, además de evitar prejuicios, pues son los datos los que muestran quién es realmente el segmento de consumidores de un tipo de contenido y alimentan los algoritmos para tomar mejores decisiones de segmentación.